DoEStat
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Statistische Versuchsplanung · Windows-Desktop-App

Design of Experiments —
für den professionellen Einsatz.

DoEStat ist die vollständige DoE-Suite für Entwicklung, Formulierung und Prozessoptimierung: alle relevanten Versuchspläne, moderne Auswertung und Multi-Response-Optimierung — mit direktem Import bestehender Design-Expert-Projekte.

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DoEStat-Hauptfenster: links die Ablauf-Schiene mit dem Fortschritt „6 von 8 · Auswertung

Kontur-Diagramme aus einem zentral zusammengesetzten Plan (CCD) mit drei Faktoren und 19 Einzelexperimenten.

.dxpx
Direkter Import bestehender Projekte
19
Versuchsplantypen — ohne Zusatzmodul
Faktoriell RSM · CCD Box-Behnken Mixture D/A/I-optimal Split-Split-Plot Taguchi Definitive Screening Nested

01 / Funktionen

Alles, was professionelle Versuchsplanung braucht

Von der Screening-Phase bis zur Multi-Response-Optimierung — DoEStat deckt den gesamten DoE-Workflow ab, ohne Zusatzmodule und ohne Cloud-Zwang.

Umfang

Ein Programm für den ganzen Weg

Von der Planung über die Messwerterfassung zur Auswertung, Optimierung und zum Bericht — in einer Anwendung, ohne Zusatzmodule und ohne getrennt lizenzierte Erweiterungen. Welche Versuchspläne und Analyseverfahren das im Einzelnen sind, steht in den beiden Abschnitten darunter.

Methodik

Wissenschaftlich belegt

Jede statistische Methode folgt einer publizierten Standard-Referenz (Montgomery, Myers, Cornell, Box & Hunter, Scheffé, Jones & Nachtsheim …), die im Quellcode zitiert ist. Numerische Kerne werden gegen R und NIST-Referenzdaten geprüft.

Technik

Modern & schnell

Native .NET-9-Windows-Anwendung: Ihre Daten bleiben auf Ihrem Rechner — kein Cloud-Lock-in, keine Abhängigkeit von externen Servern. Zweisprachige Oberfläche (Deutsch/Englisch) mit kontextueller Hilfe und Ergebnis-Interpretation.

Umstieg

Umstieg ohne Datenverlust

Wer mit Design-Expert arbeitet, findet sich sofort zurecht: gleiche Begriffe, gleiche Workflows — von der Design-Auswahl über ANOVA und Diagnostik bis zur Desirability-Optimierung. Bestehende Projektdateien (.dxpx) importiert DoEStat direkt, mit Vorschau und Hinweisliste vor der Übernahme.

Versuchsplan-Tabelle eines zentral zusammengesetzten Plans mit 19 Einzelexperimenten: Spalten für Temperatur, Druck und Katalysator, der Punkttyp jeder Zeile (Ecke, Axial, Zentrum) und die Messwerte für Ausbeute und Reinheit.
Versuchsplan mit Punkttypen, Randomisierung und den eingetragenen Messwerten.
Mehrziel-Optimierung nach Derringer-Suich: Gesamt-Wünschbarkeit D gleich 0,88, die beste Faktor-Einstellung in natürlichen Einheiten, Konfidenz- und Vorhersageintervalle je Zielgröße sowie Ramps-Spuren für Faktoren und Zielgrößen.
Mehrziel-Optimierung: Wünschbarkeit über beide Zielgrößen, mit Intervallen am Optimum.

02 / Diagramme

Vom Versuchsplan bis zur Optimierung, Diagramm für Diagramm

Eine Versuchsplanung ist so gut wie die Bilder, die sie hergibt. Die zwanzig Diagramme unten folgen dem Arbeitsweg — Plan bewerten, Effekte trennen, Modell prüfen, Optimum finden, Streuung abschätzen. Jedes stammt aus DoEStat selbst, kein Nachbau und keine Fremdgrafik. Ein Klick zeigt es in voller Größe.

Drei Kurven im Vergleich: sie zeigen, welcher Anteil des Versuchsraums welche skalierte Vorhersagevarianz unterschreitet. Die Kurven für einen drehbaren, einen flächenzentrierten und einen gekürzten Plan verlaufen unterschiedlich und steigen erst am rechten Rand steil an.
FDS-KurvenWie genau ein Plan über den gesamten Versuchsraum vorhersagt — vor dem ersten Versuch. Damit vergleicht man Entwürfe und entscheidet, ob 15 Läufe reichen oder 17 nötig sind.
Zwei Kurven über der kodierten Faktorstufe von minus eins bis eins. Beide verlaufen in der Mitte flach und steigen zu den Rändern hin an, die Kurve für Zeit deutlich stärker als die für Temperatur und Druck.
Vorhersagevarianz je FaktorWo im Versuchsraum das Modell sicher ist und wo es unscharf wird. Zeigt, an welchen Rändern zusätzliche Läufe den größten Erkenntnisgewinn bringen.
Quadratische Farbmatrix mit sechs Zeilen und Spalten für Temperatur, Druck, Zeit und deren Wechselwirkungen. Die Diagonale ist rot mit dem Wert 1,00, mehrere Felder abseits der Diagonale sind blau mit Werten wie minus 0,33 und minus 0,44.
Korrelationsmatrix der EffekteWelche Terme einander überlagern. Ein farbiges Feld abseits der Diagonale heißt: diese beiden Effekte lassen sich mit diesem Plan nicht sauber trennen.
Aufsteigende Kurvenschar über der Effektgröße von null bis zwei. Jede Kurve steht für einen Modellterm und ist rechts beschriftet; alle laufen gegen eine Teststärke von eins.
Power-KurvenWie groß ein Effekt sein muss, damit der Plan ihn überhaupt nachweisen kann. Beantwortet die Frage nach der Versuchszahl mit einer Rechnung statt mit einem Bauchgefühl.
Half-Normal-Plot: viele kleine Punkte liegen dicht an einer steilen Geraden nahe null, drei beschriftete Punkte setzen sich deutlich nach rechts ab. Zwei senkrechte gestrichelte Linien markieren die t-Grenze und die Bonferroni-Grenze.
Half-Normal-Plot der EffekteAlle geschätzten Effekte gegen die Rauschgerade. Was auf ihr liegt, ist Zufall; was sich absetzt, ist echt — der schnellste Weg, ein Screening auf die wenigen wirksamen Faktoren einzudampfen.
Balkendiagramm der Effektstärken, absteigend sortiert: drei hohe rote Balken, danach sieben niedrige graue. Zwei waagerechte gestrichelte Linien markieren die t-Grenze und die Bonferroni-Grenze.
Pareto-Diagramm der EffekteEffekte nach Betrag sortiert, mit t- und Bonferroni-Grenze. Zeigt auf einen Blick, welche Terme ins Modell gehören und welche man ohne Verlust streicht.
Zwei ansteigende Linien über der Temperaturachse, jeweils mit farbigem Konfidenzband: die rote Linie für hohen Druck steigt deutlich steiler als die blaue für niedrigen Druck, der Abstand zwischen beiden wächst nach rechts.
Wechselwirkungs-DiagrammNicht parallele Linien heißen: die Wirkung der Temperatur hängt vom Druck ab. Genau das übersieht eine Versuchsreihe, die immer nur einen Faktor auf einmal verstellt.
Punktwolke der Restfehler über den vorhergesagten Werten, gleichmäßig ober- und unterhalb einer waagerechten Nulllinie gestreut, ohne erkennbaren Trichter oder Bogen.
Residuen über VorhersageDie Streuung der Restfehler. Ein Trichter oder ein Bogen darin heißt, dass das Modell noch etwas Systematisches übersieht — die Kontrolle, die vor jeder Schlussfolgerung kommt.
Normal-QQ-Diagramm: die standardisierten Residuen liegen als aufsteigende Punktreihe eng an einer Geraden, umgeben von einem grauen Vertrauensband, das sich zu den Rändern hin aufweitet.
Normal-QQ-DiagrammPrüft die Normalverteilungsannahme hinter dem Modell. Liegen die Punkte im Band um die Gerade, tragen p-Werte und Konfidenzintervalle — sonst nicht.
Glockenförmige Kurve der Log-Likelihood über dem Transformationsparameter Lambda, mit einer roten senkrechten Linie beim besten Lambda von minus 0,6 und einem hellblau hinterlegten 95-Prozent-Bereich von minus 0,95 bis minus 0,1.
Box-Cox-DiagrammOb die Zielgröße transformiert gehört, bevor man das Modell liest. Liegt die Eins außerhalb des Vertrauensbereichs, rechnet man besser auf einer anderen Skala.
Kontur-Diagramm der Ausbeute über Temperatur und Druck: farbige Höhenlinien von etwa 78 bis über 91, das Maximum als roter Bereich in der Mitte, die Versuchspunkte als Kreise eingezeichnet, rechts eine Farbskala, darunter der Vermerk Katalysator = 1,5.
Kontur-DiagrammHöhenlinien gleicher Ausbeute über zwei Faktoren, mit den tatsächlich gefahrenen Versuchen darin. Zeigt, welches Fenster aus Temperatur und Druck die Zielgröße hält — und wie weit man abweichen darf, bevor sie kippt.
Räumliche Darstellung derselben Modellfläche: eine gewölbte Kuppel über den Achsen Temperatur und Druck, farbig von Blau am Rand nach Rot an der Spitze, mit der Ausbeute auf der senkrechten Achse.
3D-OberflächeDieselbe Modellfläche räumlich. Macht Sattelpunkte und Grate sichtbar, die zwischen Höhenlinien leicht übersehen werden.
Drei nebeneinanderliegende Felder, je eines für Temperatur, Druck und Katalysator. In jedem eine nach unten geöffnete Kurve mit hellblauem Konfidenzband und eine rote Marke am eingestellten Arbeitspunkt.
Effekt-Diagramme (Profiler)Je Faktor eine Kurve durch den Arbeitspunkt, mit Konfidenzband. Beantwortet „Was passiert, wenn ich die Temperatur um zwei Grad anhebe?“ — ohne einen weiteren Versuch zu fahren.
Zweidimensionale Fläche über Temperatur und Druck. Ein gelber Bereich markiert die zulässige Zone, begrenzt von einer blauen Linie für Ausbeute größer gleich 55 und einer roten gestrichelten für Nebenprodukt kleiner gleich 40; alles außerhalb ist grau.
Overlay-Plot (Sweet Spot)Alle Spezifikationsgrenzen übereinandergelegt. Der gelbe Bereich ist das Fenster, in dem jede Zielgröße gleichzeitig eingehalten wird — die Antwort auf „Wo darf ich fahren?“
Überlagertes Konturdiagramm über Temperatur und Katalysator: Höhenlinien dreier Zielgrößen in Blau, Rot und Grün. Ein hinterlegter Bereich wird von einer kräftigen blauen Linie und zwei gestrichelten Linien in Rot und Grün begrenzt; ein Punkt darin markiert das Optimum.
Überlagerte ZielgrößenDie Höhenlinien mehrerer Zielgrößen in einem Bild, jede in ihrer Farbe. Kräftige Linien sind die Grenzen, der hinterlegte Bereich ist der Sweet Spot — und der Punkt darin das Optimum.
Überlagertes Konturdiagramm über Sprengmittel und Schmiermittel mit Höhenlinien von fünf Zielgrößen in fünf Farben. Der hinterlegte Bereich wird oben von einem kräftigen violetten Bogen und unten von einer gestrichelten orangen Linie begrenzt.
Sweet Spot bei fünf ZielgrößenFünf Zielgrößen, fünf Farben. Zwei Grenzen schneiden das Fenster zu, die übrigen liegen außerhalb des Bildes — man sieht auf einen Blick, welche Vorgabe den Spielraum bestimmt.
Reihe von Schiebereglern für Temperatur, Druck, Katalysator und Rührdrehzahl mit roten Marken, darunter Wünschbarkeitsverläufe für Ausbeute, Nebenprodukt und Reinheit und ein grüner Balken mit dem Gesamtwert 0,565.
Ramps — alle Größen auf einen BlickDer gefundene Arbeitspunkt und was er für jede einzelne Zielgröße bedeutet, in einem Bild. Einen Regler ziehen, und sämtliche Vorhersagen wandern mit.
Drei farbige Kurven — Bindemittel, Lösemittel und Additiv — laufen durch einen gemeinsamen Schnittpunkt in der Mitte. Die Kurve für Lösemittel steigt stark an, die für Additiv fällt, die für Bindemittel verläuft fast waagerecht.
Trace-Diagramm für MischungenWie sich die Zielgröße ändert, wenn eine Komponente auf Kosten der übrigen steigt. Für Rezepturen, deren Anteile sich zu 100 % addieren und die man deshalb nicht einzeln verstellen kann.
Dreiecksdiagramm mit den Ecken Bindemittel, Lösemittel und Additiv. Im Inneren liegt ein farbiger Bereich mit Höhenlinien von etwa 47 bis 66; die Fläche außerhalb der zulässigen Rezeptur ist grau hinterlegt.
Ternäres Kontur-DiagrammDie Zielgröße über allen Mischungsverhältnissen dreier Komponenten. Der graue Rand ist das, was die Rezepturgrenzen verbieten — man sieht sofort, wie viel Spielraum bleibt.
Glockenförmige Häufigkeitsverteilung der vorhergesagten Ausbeute aus 40 000 Ziehungen, mit zwei roten gestrichelten senkrechten Linien bei 78,1 und 83,4 für die Spezifikationsgrenzen.
Monte-Carlo-SimulationWie stark die Zielgröße schwankt, wenn die Einstellungen in der Fertigung streuen. Aus der Fläche jenseits der Grenzlinien wird der zu erwartende Ausschuss.

03 / Versuchspläne & Auswertung

Neunzehn Plantypen, gut dreißig Auswertungsverfahren

Versuchspläne

Screening (vollfaktoriell, teilfaktoriell, Plackett-Burman, DSD, Min-Run), Wirkungsflächen (CCD, Box-Behnken), optimale Pläne (D, A, I, G), Mischungen, Taguchi, Robust Parameter Design, Nested und Latin Hypercube — dazu das Augmentieren vorhandener Pläne.

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Auswertung

Regression mit ANOVA und Lack-of-Fit, Box-Cox, Effekt- und Residuendiagnostik, Split-Plot und gemischte Modelle über REML, GLM, Desirability-Optimierung, Streuungsübertragung, Monte-Carlo und Power-Analyse des Plans.

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